Extraction des variables d'entrée et de sortie de nlme résultat dans R

Question

J'essaie d'automatiser les tracés (ajusté vs variable d'entrée du modèle, ajusté vs variable de sortie du modèle) des modèles et je voudrais isoler les noms des variables d'entrée et de sortie de nlme() résultats.

J'ai géré avec quelque chose qui ressemble à une solution très sale. Avez-vous quelque chose de plus élégant à partager?

Merci!

est ici un exemple:

df <- data.frame(foot = c(18,49.5,36.6,31.55,8.3,17,30.89,13.39,23.04,34.88,35.9,47.8,23.9,31,29.7,25.5,10.8,36,6.3,46.5,9.2,29,5.4,7.5,34.7,16.8,45.5,28,30.50955414,30.2866242,65.9,26.6,12.42038217,81.8,6.8,35.44585987,7,45.8,29,16.7,19.6,46.3,32.9,20.9,40.6,10,21.3,18.6,41.4,6.6), 
      leg = c(94.3588,760.9818,696.9112,336.64,12.43,69.32,438.9675,31.8159,153.6262,473.116,461.66276,897.7088,131.6944,395.909156,633.1044,179.772,41.3292,457.62,9.072,870.74,18.6438,356.64,5.3486,8.802,452.425561,82.618,839.649888,276.73016,560.63,655.83,2287.6992,234.1807,63,3475.649195,14.098,837.35,10.01,1149.87,615.03,124.35,184.33,1418.66,707.25,123.62,687.87,24.9696,192.416,181.5872,954.158,10.1716), 
      region=c(rep("a",13), rep("b", 17), rep("c", 20)), 
      disease = "healthy") 

df$g <- "a" #No random effect wanted 

m1 <- nlme(leg~a*foot^b, 
     data = df, 
     start= c(1,1), 
     fixed=a+b~1, 
     groups=~g, 
     weights=varPower(form=~foot)) 

Je veux faire sortie- $ < - données jambe $, mais automatisée:

output_var <- eval(parse(text=paste(m1$call$data, as.character(m1$call$model)[2], sep="$"))) 
df$output <- output_var 

Je veux faire des données d'entrée de $ < - données pied $ mais automatisée:

input_var <- eval(parse(text=paste(m1$call$data, gsub('a|b| |\\*|\\/|\\+|\\-|\\^', '', as.character(m1$call$model)[3]), sep="$"))) 
df$input <- input_var 

df$fit_m1 <- fitted.values(m1) 

Alors que je peux utiliser varaibles génériques dans mon ggplot:

ggplot(df)+ 
geom_point(aes(x=input, y=output, colour = region))+ 
geom_line(aes(x=input, y=fit_m1)) 

Answer 1

Voici une solution en utilisant broom::augment

library(nlme) 
library(ggplot) 
library(broom) 
# Get the fitted values along with the input and output 
augmented <- augment(m1, data=df) 
# Change the names of the dataframe so you have our standard input and output 
new_names <- names(augmented) 
new_names[c(1, 2)] <- c('input', 'output') 
names(augmented) <- new_names 
# Then you can plot using your standard names 
ggplot(augmented, aes(input)) + 
    geom_point(aes(y = output, color = region)) + 
    geom_line(aes(y = .fitted))